【摘 要】
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高速公路是我国交通事业的重要一环,是关系到城市化发展和居民生活的重要基础设施,在高速公路投入运营的过程中,公路及其沿线会发生不同程度的沉降现象,严重的地面沉降会引起一系列地质灾害,影响高速公路的安全运营以及人类的生命和财产安全。因此,及时对高速公路及其沿线进行沉降监测,保障公路的安全运营,预防公路及其沿线沉降灾害的发生并对沉降严重区域进行治理十分重要。本文利用两种时
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高速公路是我国交通事业的重要一环,是关系到城市化发展和居民生活的重要基础设施,在高速公路投入运营的过程中,公路及其沿线会发生不同程度的沉降现象,严重的地面沉降会引起一系列地质灾害,影响高速公路的安全运营以及人类的生命和财产安全。因此,及时对高速公路及其沿线进行沉降监测,保障公路的安全运营,预防公路及其沿线沉降灾害的发生并对沉降严重区域进行治理十分重要。本文利用两种时序InSAR技术——PS-InSAR技术和SBAS技术和2018年7月至2019年12月的Sentinel-1数据对跨越了云南省昆明市、玉溪市和曲靖市的高速公路及其沿线进行沉降监测。分析了两种数据处理方法在高速公路形变监测中的应用特性和研究区内高速公路的沉降情况;同时,将同期降雨量、地下水位数据与得到的沉降序列叠加分析,结合沉降区域的地质情况、施工建设等分析沉降原因;并利用最小二乘支持向量机模型对高速公路沉降进行预测,与神经网络模型、灰色模型的预测结果进行对比。实验结果显示:1、两种方法所得沉降区域分布基本一致,SBAS技术更适用于非城市植被覆盖率较高的区域;2、昆磨高速、杭瑞高速、昆明绕城高速、渝昆高速和京昆高速都出现了不同程度的沉降现象;3、公路及其沿线的沉降与其所处地区的地质、工程、降雨量、地下水位、公路动荷载均有关系;4、最小二乘支持向量机模型相比其他两种模型精度更高、更适合本文使用时序InSAR技术对高速公路及其沿线进行沉降监测和预测,能为研究区内高速公路沉降的防治以及沉降预测提供一定的理论参考。
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